【01｜技术背景】
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术通过结合信息检索和生成式AI的优势，有效解决了大语言模型在专业领域知识滞后和幻觉问题。本项目基于RAG技术构建了一个专业的刑法问答机器人，为法律智能问答提供了可复现的技术方案。
【02｜系统架构】
核心两阶段架构：
- • 检索阶段：将用户查询向量化，在知识库中搜索最相关的文档片段
- • 生成阶段：将检索结果作为上下文，指导大语言模型生成专业回答
完整技术流程：
【03｜关键技术实现】
- 文档处理与向量化
# 配置核心参数PDF_PATH = "data/rag/刑法.pdf"EMBEDDING_MODEL = "qwen3-embedding:latest"# 文档加载与智能切分loader = PDFPlumberLoader(PDF_PATH)raw_documents = loader.load()text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=200, chunk_overlap=50, # 重叠切分防止信息丢失 separators=["\n\n", "\n", "。", "；", " ", ""])all_splits = text_splitter.split_documents(raw_documents)- 向量数据库构建
# 创建向量数据库vectorstore = Chroma.from_documents( documents=all_splits, embedding=embeddings, collection_name="criminal_law_study")# 定义检索器（返回最相关的3条记录）retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})- 问答生成流程
# 检索相关上下文context_docs = retriever.invoke(query)context_text = "\n\n".join([f"【资料{i+1}】: {d.page_content}" for i, d in enumerate(context_docs)])# 构造专业Promptprompt = f"""你是一个法律助手。请基于以下参考资料回答问题。参考资料：{context_text}用户问题：{query}要求：引用法条原文，逻辑严谨。如果资料中没提到，请直说。回答："""# 生成最终答案response = llm.invoke(prompt)【04｜运行效果】
文档处理结果：
- • 切分完成：共生成 534个文本片段
- • 示例片段：“中华人民共和国刑法（1979年7月1日第五届全国人民代表大会第二次会议通过…”
问答测试示例：
【05｜技术特点】
1.重叠切分策略：采用50字符的重叠窗口，确保关键信息不被切分破坏
2.语义向量检索：基于预训练embedding模型，实现深度语义匹配
3.上下文增强生成：检索结果作为证据支撑，提高回答准确性和可信度
4.模块化设计：各组件独立可配置，便于扩展和优化
学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了
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学习路线:
✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型（GPT、文心一言等）特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经
以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！
我把大模型的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～
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